什么是并发编程?

并发编程是通过同时执行多个任务来提高程序效率的技术。Python提供了多种实现方式,包括:

  • 线程(Thread):适合I/O密集型任务 ✅
  • 进程(Process):适合CPU密集型任务 ✅
  • 异步IO(asyncio):基于事件循环的高性能方案 ✅

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Python中的并发工具

1. 线程与threading模块

  • 通过threading.Thread创建线程
  • 受限于GIL,多线程在CPU密集型场景下可能无法发挥优势
  • 示例:threading.Thread(target=your_function).start()
线程_概念

2. 进程与multiprocessing模块

  • 使用multiprocessing.Process创建进程
  • 可突破GIL限制,适合计算密集型任务
  • 通过进程池(Pool)管理多个子进程

3. 异步编程(asyncio)

  • 基于协程的并发模型,使用async/await语法
  • 适合网络请求、定时任务等IO密集型场景
  • 示例:async def fetch_data(): ...
asyncio_概念

实践建议

场景 推荐方案 优势
网络请求 asyncio 高性能,低延迟
多任务处理 threading 简单易用
并行计算 multiprocessing 真正并行

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常见问题

  • Q: Python的多线程是否真的有用?

  • A: 对于I/O密集型任务(如文件读写、网络请求),多线程能显著提升效率 💡

  • Q: 如何选择线程/进程/异步?

  • A: 根据任务类型和性能需求做出权衡 ⚖️

并发_对比